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Enregistrement W4323063305 · doi:10.31674/mjn.2023.v14i03.016

Knowledge and Skills in Triage Assessment among Nurses in Emergency Department Hospital Saudi Arabia

2023· article· en· W4323063305 sur OpenAlexaboutno aff
Nor Aini Binti Ariffin, Samsiah Mat, Fatimah Yahya

Notice bibliographique

RevueThe Malaysian Journal of Nursing · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTriageEmergency departmentMedicineMedical emergencyEmergency nursingBachelor degreeBachelorEmergency medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Triage is the nursing process and the first step for patients who came to or were brought to the Emergency Department (ED). As hospitals have more patients, the ED becomes overcrowded with non-emergency patients. An inaccurate triage decision not only delays patient treatment but also incurs unnecessary expenses for the facility. Patients in the waiting area should be reassessed to determine their conditions. Treatment for patients on a first-come, first-served basis without regard to the triage acuity level of their illnesses for severity, may result in delays for critically ill patients. The rationale of triage in the ED is to prioritize incoming patients and identify those who need to be seen first. Methods: Descriptive study using cross-sectional questionnaires for non-random sampling. Quantitative approaches were chosen as the study type. Questionnaires were completed by 41 of the selected sample size. The aim of the study is to determine the level of knowledge and skills in triage assessment among nurses in Emergency Department Hospitals in Saudi Arabia. Results: Response rates of 100% were obtained from the study. 19 (46.3%) of the participants were aged between 31-40 years old. Most of the respondents have Bachelor’s in nursing which are 38 (92.7%). Respondents with experience in ED of about 11-20 years are 18 (43.9%) of the total. 100% of respondents say that they are familiar with the Canadian Triage and Acuity Scale (CTAS) triage primary assessment. 100% will change the CTAS level when the patient deteriorates, and 100% agreed to give Paracetamol to the patient with a body temperature of more than 38 degrees. Seven skill level questions were completed with 100% correct answers. There is no significant relationship between triage knowledge and triage skill Conclusion: This finding indicates that there is a high level of knowledge and skill in triage assessment. Hence high knowledge and good skill should be maintained by continuing education, in-service, and training.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,415

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,330 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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